网格计算(Grid Computing)是当前互联网研究中的一个热点，也是并行和分布处理技术的一个发展方向。在网格计算中，任务管理、任务调度和资源管理是网格必须具备的三个基本功能。其中任务调度的目的是在包含大量不同计算机的网格环境中，同时考虑各网格节点的计算性能、节点之间的通讯性能等参数，把不同的任务以最合理的方式分配到相应的网格结点去完成。任务调度也称为任务映射。由于在网格环境中各处理器的运行速度、主机的负载、网络通讯的时间等是动态变化的，因此任务调度问题同时也是一个非常困难的NP完全问题。 目前，围绕着网格计算中的任务调度问题，国内外已经做了大量的研究工作：网格资源管理与调度系统研究，以及任务调度算法研究。 本论文就网格任务调度算法展开了以下研究： ◆深入分析了网格任务调度问题，并对TITAN任务调度机理进行了剖析； ◆就目前网格任务调度算法存在的问题，提出了一种新的基于遗传算法的调度方案。在该调度算法中，可以通过调整适应度函数中参数的值来满足网格用户和资源提供者对任务调度的不同需求； ◆用Gridsim模拟器对提出的调度算法进行了仿真实验，并且与Nimrod/G算法进行了比较，结果表明本文中提出的调度方案更适合网格环境中的任务调度，具有更好的调度效果。